Bangun eksperimen chaos yang aman untuk menguji resiliensi Kubernetes dengan LitmusChaos, observability, Prometheus, dan SLO.
Skill yang dibangun
Merancang steady-state hypothesis, blast radius, rollback plan, dan guardrail untuk eksperimen chaos di Kubernetes.
Menjalankan serta mengustomisasi eksperimen LitmusChaos seperti pod delete, pod network latency, dan node-level failure secara aman.
Menginstrumentasi workload cloud-native dengan OpenTelemetry dan membaca hubungan antara traces, metrics, logs, serta dampak eksperimen.
Menggunakan Prometheus, SLI, SLO, dan error budget untuk mengukur hasil chaos experiment serta menentukan apakah sistem siap dirilis.
Software engineer, DevOps engineer, platform engineer, SRE, dan cloud architect yang sudah memahami Linux, container, Kubernetes, CI/CD, serta konsep dasar monitoring dan ingin membangun sistem produksi yang mampu menghadapi kegagalan secara terukur.
Project outcomes
Kamu akan membangun proyek end-to-end berupa layanan microservice sederhana yang berjalan di Kubernetes, lengkap dengan telemetry OpenTelemetry, dashboard dan query Prometheus, definisi SLO, serta rangkaian eksperimen LitmusChaos. Proyek ini mencakup pengujian pod failure, network degradation, dan dependency failure dengan guardrail, observasi sebelum dan sesudah eksperimen, analisis error budget, serta laporan hasil yang bisa dipakai sebagai artefak portofolio atau bahan diskusi reliability di tim.
Sistem production pasti akan mengalami failure: pod crash, network latency, node bermasalah, atau dependency yang timeout. Masalahnya bukan apakah failure akan terjadi, tapi apakah tim kamu sudah tahu dampaknya dan bisa membuktikan sistem tetap memenuhi target layanan. Di sini kamu belajar chaos engineering sebagai proses terukur, bukan sekadar mematikan pod lalu berharap semuanya baik-baik saja.
Kamu akan membangun lab Kubernetes dengan LitmusChaos, lalu menghubungkan eksperimen ke OpenTelemetry dan Prometheus untuk melihat dampak failure dari sisi metrics, traces, dan service behavior. Setelah itu, kamu akan menerjemahkan hasil pengujian ke dalam SLI, SLO, error budget, serta keputusan go/no-go yang bisa dipakai dalam workflow engineering nyata.
Materinya disusun dari fondasi ke praktik. Kamu mulai dari threat model dan steady-state hypothesis, lanjut menulis eksperimen chaos yang punya blast radius terbatas, membaca telemetry, dan menganalisis hasilnya. Di bagian akhir, kamu menyusun pipeline pengujian resiliensi yang repeatable dan aman untuk diintegrasikan ke proses delivery. Intinya, kamu bukan cuma bisa menjalankan chaos experiment, tapi juga bisa menjelaskan bukti teknisnya saat code review atau incident review.
Buat website statis cepat dengan Hugo, kelola konten menggunakan Markdown, dan deploy gratis ke Cloudflare Pages dalam hitungan menit.
Bangun deployment multi-environment yang aman, konsisten, dan mudah diaudit dengan Kubernetes, Argo CD, GitOps, serta OpenTofu.
Bangun galeri foto kolaboratif real-time dengan Firebase, Firestore, Storage, dan JavaScript tanpa mengelola server sendiri.
Bangun data lakehouse scalable dan hemat biaya dengan Amazon S3, Apache Iceberg, dbt, dan Trino untuk analitik SQL modern.